Location Analytics Perspective on Micro-Mobility Solutions in Urban Transport

Abstract

The importance and popularity of micro-mobility solutions in urban mobility is increasing. In this study, e-scooters, which is a micro-mobility tool, were focused on. The preferences of e-scooter users in the city and the legal regulations regarding e-scooters in Turkey and Istanbul were examined. In the study, Geographical Information Systems and location analytics stand out as significant tools to identify the deficiencies of e-scooter use and to generate solutions. The solutions revealed in the study can be used for the planning of flexible and applicable infrastructure and the development of urban policies. This study, it is aimed to create a product that can be used in the strategic decisions of both service providers and public institutions, considering the preferences of micro-mobility users in Istanbul. For this purpose, the Istanbul E-Scooter Parking Model was created using the Maptriks Location Analytics System. While creating this model, literature review and relevant legal regulations were used to determine the usage areas and restricted areas. With this study, legal parking areas for e-scooters have been determined for Istanbul and the advantages that Geographical Information Systems and location analytics can provide in practice have been revealed. Thus, a preliminary guide was created for the e-scooter studies and market.

Keywords

• Urban transportation
• micro-mobility
• location analytics

Kent Ulaşımında Mikromobilite Çözümlerine Lokasyon Analitiği Yaklaşımı

Abstract

Kentsel hareketlilikte mikromobilite çözümleri günümüzde hem ekonomik ve çevresel faydaları hem de kullanıcıya sağladığı kolaylıklar sebebiyle önemini ve popülerliğini gittikçe artırmaktadır. Bu çalışmada bir mikromobilite aracı olan e-scooterlar, kent içinde e-scooter kullanıcılarının tercihleri ve e-scooterlar ile ilgili Türkiye ve İstanbul’daki yasal düzenlemeler incelenmiştir. Bu araştırmada Coğrafi Bilgi Sistemlerini kullanarak üretilen Lokasyon Analitiği çözümleri ile kamu kurumlarına ve e-scooter firmalarına geliştirmeye açık bir rehber oluşturmak amaçlanmıştır. Coğrafi Bilgi Sistemleri ve lokasyon analitiği farklı ölçeklerde e-scooter ihtiyaçlarının belirlenmesi, esnek ve uygulanabilir altyapı planlanması, uygun kent politikalarının geliştirilmesi için önemli araçlar olarak değerlendirilmiştir. Bu çalışmayla İstanbul kent ulaşımında, kullanıcı tercihlerini dikkate alarak hem hizmet sağlayan firmalara hem de kamu kurumlarına stratejik kararlarında kullanabilecekleri bir ürün oluşturmak hedeflenmiştir. Bu amaçla, Maptriks Lokasyon Analitiği Sistemi kullanılarak İstanbul E-Scooter Parklanma Modeli oluşturulmuştur. Bu model kurgulanırken yapılan literatür araştırması ve ilgili yasal düzenlemeler dikkate alınmış ve Maptriks Veri Bankası’ndan elde edilen veriler kullanılmıştır. Bu çalışma ile e-scooterlar için en uygun park yeri bölgelerinin belirlenmesinde Coğrafi Bilgi Sistemleri ve lokasyon analitiğinin sağlayabileceği avantajlar İstanbul ili için oluşturulan model ile ortaya konmuştur. Böylece henüz yeni sayılabilecek olan e-scooter çalışmaları ve pazarı için öncül bir rehber oluşturulmuştur.

Keywords

• Kent içi ulaşım
• mikromobilite
• lokasyon analitiği

Supporting Institution

MAPTRİKS BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ SANAYİ VE TİCARET ANONİM ŞİRKETİ

Thanks

Modele dair araştırma süreci ve çıktılar bir ekip çalışmasının ürünüdür. Modelleme içeriğinin kesinleşmesine olan katkılarından dolayı Burcu Aksoy Sertbakan’a, model ihtiyaçları için Coğrafi Bilgi Sistemi harita altlığını hazırlayan Gökalp Köseoğlu’na ve modelin Maptriks Coğrafi Bilgi Sistemi ara yüzüne kurulmasını sağlayan ve entegrasyonu tamamlayan Burcu Ünsev Ürer’e teşekkürlerimizi sunarız.

References

1. Abduljabbar, R. L., Liyanage, S., and Dia, H. (2021). The role of micro-mobility in shaping sustainable cities: A systematic literature review. Transportation research part D: transport and environment, 92, 102734.
2. Bai, S., and Jiao, J. (2020). Dockless E-scooter usage patterns and urban built Environments: A comparison study of Austin, TX, and Minneapolis, MN. Travel behaviour and society, 20, 264-272.
3. Caspi, O., Smart, M. J., and Noland, R. B. (2020). Spatial associations of dockless shared e-scooter usage. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 86, 102396.
4. Eccarius, T., & Lu, C. C. (2020). Adoption intentions for micro-mobility – Insights from electric scooter sharing in Taiwan. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 84.
5. Elektrikli Skuter Yönetmeliği (2021). T.C Resmi Gazete, 14 Nisan 2021.
6. Gössling, S. (2020). Integrating e-scooters in urban transportation: Problems, policies, and the prospect of system change. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 79, 102230.
7. Laa, B., & Leth, U. (2020). Survey of E-scooter users in Vienna: Who they are and how they ride. Journal of Transport Geography, 89.
8. Lee, M., Chow, J. Y., Yoon, G., and He, B. Y. (2021). Forecasting e-scooter substitution of direct and access trips by mode and distance. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 96, 102892.

9. Li, H., Ding, H., Ren, G., and Xu, C. (2018). Effects of the London Cycle Superhighways on the usage of the London Cycle Hire. Transportation research part A: policy and practice, 111, 304-315.
10. McKenzie, G. (2019). Spatiotemporal comparative analysis of scooter-share and bike-share usage patterns in Washington, DC. Journal of transport geography, 78, 19-28.
11. Noland, R. B. (2019). “Trip Patterns and Revenue of Shared E-Scooters in Louisville, Kentucky” Transport Findings, April
12. Reck, D.J., Guidon, S., and Axhausen, Kay W., (2020). Modelling shared e-scooters: A spatial regression approach. Paper presented at the 99th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, January.
13. Riggs, W., Kawashima, M., & Batstone, D. (2021). Exploring best practice for municipal e-scooter policy in the United States. Transportation research part A: policy and practice, 151, 18-27.
14. Sarıışık, B. E., ve Ercoşkun, Ö. Y. (2021). Dünyada ve Türkiye’de Mikro Hareketlilikte E-Scooter Sistemleri. Eksen Dokuz Eylül Üniversitesi Mimarlık Fakültesi Dergisi, 2(1), 72-94.
15. Shaheen Susan, P., Cohen, A., Chan, N., and Bansal, A. (2020). Sharing strategies: carsharing, shared micromobility (bikesharing and scooter sharing), transportation network companies, microtransit, and other innovative mobility modes. eScholarship, University of California, Chapter 13
16. Smith, C. S., & Schwieterman, J. P. (2018). E-scooter scenarios: evaluating the potential mobility benefits of shared dockless scooters in Chicago.
17. Tuncer, S., and Brown, B. (2020). E-scooters on the ground: lessons for redesigning urban micro-mobility. In Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems April, pp. 1-14
18. Yang, H., Ma, Q., Wang, Z., Cai, Q., Xie, K., and Yang, D. (2020). Safety of micro-mobility: Analysis of E-Scooter crashes by mining news reports. Accident Analysis & Prevention, 143, 105608.
19. Zakhem, M., and Smith-Colin, J. (2021). Micromobility implementation challenges and opportunities: Analysis of e-scooter parking and high-use corridors. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 101, 103082.
20. Zhang, W., Buehler, R., Broaddus, A., and Sweeney, T. (2021). What type of infrastructures do e-scooter riders prefer? A route choice model. Transportation research part D: transport and environment, 94, 102761.
21. Url – 1 İstanbul E-scooter Yönergesi: erişim tarihi: 10.09.2021.